隐半马尔可夫模型 Viterbi 算法的高性能张量实现
原文标题：High-Performance Tensor Formulation of the Viterbi Algorithm for Hidden Semi-Markov Models
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隐半马尔可夫模型的 Viterbi 解码现有实现均为串行，缺乏 GPU 加速方案，难以支撑大规模负载。论文提出张量化的 Viterbi 公式，将内层循环重构为可映射到 SIMD 与大规模并行架构的张量运算，并给出单核、多核 CPU 及首个 GPU 实现。实验显示单核最高加速 14 倍、多核超 200 倍、GPU 超 570 倍，为大规模 HSMM 解码树立新性能基线。
- 问题
- 隐半马尔可夫模型 Viterbi 解码只有串行实现，无 GPU 方案，大规模负载不可行。
- 方法
- 把内层循环重构成张量运算，映射到 SIMD 与大规模并行架构，给出单核/多核 CPU 及首个 GPU 实现。
- 结果
- 单核最高加速 14 倍，多核超 200 倍，GPU 超 570 倍。
- 影响
- 需要 HSMM 解码的团队可直接用 GPU 把原本不可行的大规模序列任务跑起来。
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